计及微电网储能系统寿命损耗的容量配置

微电网储能系统容量配置不同会使系统使用寿命不同进而影响微电网投资成本。根据微电网实际工作状态,采用雨流计数法统计寿命估算所需的储能系统充放电深度,并建立储能寿命损耗模型对微电网储能系统进行寿命估算。以微电网综合运行成本,储能系统投资及运行维护成本之和最小为目标建立储能系统容量配置模型,并采用粒子群算法对模型进行求解,根据储能系统工作循环建立储能系统设备利用率指标用以评价容量配置结果。算例分析表明,所提方法能够优化容量配置结果,避免容量浪费,减小微电网投资成本,提高了微电网运行的经济性。     

基于改进猫群算法的氢储能容量优化配置

以氢储能系统为基础,构建了风力发电和氢储能系统为主的混合微电网系统。本文对氢储能系统中的电解槽、燃料电池和储氢罐的容量进行了优化配置。综合考虑微电网的经济成本、供电可靠性和弃风率3个指标,构建了氢储能系统的容量优化配置模型;分别采用典型日和场景集的风电出力和负荷,建立氢储能系统的容量优化模型,以反映风电出力和负荷的随机性对优化结果的影响;采用动态权重的改进猫群算法对所提氢储能系统的容量优化配置模型进行求解。通过算例验证了改进猫群算法的可行性,同时也证明了所提氢储能系统容量优化配置模型的合理性。     

考虑功率波动及储能寿命的微电网储能容量优化配置

高比例接入可再生能源的独立运行微电网中,针对其出力与负荷功率的不确定和波动性、可再生能源存在浪费的情况,优化配置储能容量,使整个微电网的运行达到污染排放最小和经济性最高.在储能容量优化规划中采用双层优化模型,外层优化模型负责求解微电网系统储能容量规划投资问题,内层模型考虑在运行过程中运行成本、储能寿命损耗、污染气体排放问题.利用雨流计数法计算储能寿命,可充分考虑影响储能设备寿命的各个因素.采用粒子群双层优化算法对微电网进行储能容量优化计算,结果验证了此方法的可行性.对比固定寿命、精确寿命两种计算方式以及对比排放最低模式、寿命优化模式两种优化方式,对储能容量配置及运行方式提供有效的建议.     

与需求响应联合优化的联网型微电网储能容量随机规划

针对含分布式电源、需求响应资源的联网型微电网,提出一种与微电网内多类型需求响应资源联合优化运行的储能系统容量配置优化规划模型。模型以微电网用能成本与储能设备年投资成本之和最小为目标函数,考虑需求响应资源可柔性调节区间、储能设备的荷电状态、微电网与主网间变电容量等约束条件,并计及分布式电源出力的不确定性影响,建立储能容量随机优化规划模型,利用混合整数线性规划算法求解。对某实例微电网仿真分析优化配置储能容量对提高微电网运行和规划的经济性的影响,结果表明模型可实现微电网储能系统最佳容量配置决策,同时优化需求响应资源和储能系统的运行策略。     

考虑荷电状态的光伏微电网混合储能容量优化配置

储能系统容量优化配置是提高系统稳定性、降低微电网成本的有效措施之一。本文提出了一种考虑荷电状态的能量管理策略,对光伏微电网混合储能系统进行容量配置。首先,综合分析微电网运行的稳定性和经济效益,以全生命周期费用和买卖电量费用之和最小为目标,建立含超级电容和蓄电池的光伏微电网储能模型。其次,结合光伏可供能量和负荷需求功率,应用改进能量管理策略和粒子群算法,建立光伏微电网混合储能系统（HESS）容量配置双层优化模型。最后,以某地实际数据为例对优化问题进行求解,将优化结果与传统储能配置方法进行对比,验证了所提方法的有效性,为光伏微电网混合储能系统容量优化配比提供参考。     

风/光/储微电网混合储能系统容量优化配置

储能系统容量优化配置是降低微电网成本的有效措施之一。文中提出一种含氢储能和蓄电池混合储能系统的风/光/储并网型微电网结构,综合考虑微电网系统运行的经济性及环境效益,以总净现值成本TNPC最小为目标函数,以可再生能源利用率和负荷缺失率为评价指标,建立所提微电网容量优化配置模型。基于HOMER Pro软件设计算例,对优化问题进行求解,并将优化结果与微电网储能传统方式作对比,验证了所提方法的经济性和实用性,为风/光/储微电网储能容量优化配置提供参考。     

计及功率交互约束的含电-氢混合储能的多微电网系统容量优化配置

在混合交直流多微网系统中,其经济性和运行可靠性受到容量优化配置的影响。考虑到基于电储能以及氢储能系统(电解槽/燃料电池/储氢罐)的混合储能系统所具有的优势,建立了电-氢混合储能型多微网系统框架。其次,针对电-氢混合储能型多微网系统,提出了考虑系统的实时能量供需状态和储能状态的多微网运行控制策略。在容量优化配置模型中引入功率交互约束模型,并在配置过程中嵌入所提出的运行控制策略。最后,以算例分析证明功率交互约束的必要性,并采用灰狼-正弦余弦优化算法求解配置模型。所得配置结果优于改进灰狼算法和改进粒子群算法。通过模拟全年运行情况,验证了所提优化配置方法的有效性和电-氢混合储能系统在季节性储能上的优势。     

多微电网互联系统的储能容量配置

随着微电网的发展,微电网之间互联的研究逐渐兴起。为了满足多微电网系统的电能质量和运行稳定性等要求,储能系统发挥着重要作用。同时,为了实现微电网互联运行的经济性最优,需要对多微电网的储能系统进行协调容量配置。建立了层级式微电网互联模型,以传输功率损耗最低作为互联微电网之间以及微电网与大电网之间的功率交换原则,基于多微电网互联系统功率交换和分时售/购电价,建立以多微电网系统经济性最优为目标的目标函数,采用改进的粒子群算法对该模型进行优化求解,最终获得储能系统的容量配置参数。实验结果表明,在满足系统稳定性的前提下,文中提出储能系统容量配置方法使得多微电网系统的经济性更优。     

基于改进DEC算法的风光氢系统容量配置

在“双碳”目标引领下,为了提高微电网的供电效益、运行稳定性以及新能源消纳率,提出了一种基于改进DEC算法的风光氢储微电网双层配置模型,使该系统的经济性、自供电率和新能源消纳率达到最优。在传统DEC算法基础上,引入基于邻域密度的K-means聚类算法提高聚类精度,将自动编码器替换为堆栈稀疏自动编码器（SSAE）,保留数据的边缘结构,并以SSE、SIL指标确定最佳聚类数,生成典型场景;引入电-氢混合储能模式,建立风光氢储双层优化配置模型,外层为优化配置层并采用NSGA-II求解,内层为运行优化层并采用商业求解器CPLEX进行求解。通过实际算例验证了所提方案的有效性及可行性。     

基于改进BASDE算法的孤立微电网多目标容量优化配置仿真

具有随机性和间歇性特征的分布式电源会引起微电网系统功率波动，影响系统的经济性与可靠性，故文章针对孤立风/光/氢/储直流微电网提出一种容量优化配置方法。以单位电量成本最少、负荷缺电率最低为目标，构建容量优化配置模型；将引入群体与差分进化机制（differential evolution， DE）的天牛须探索算法（beetle antennae search algorithm， BAS）进行算法结构改进，提出了多目标天牛须探索算法（MOBASDE）。通过测试函数的定性与定量分析，验证了算法的有效性；在MATLAB中建立仿真模型，应用MOBASDE算法计算得到容量配置方案集，为电氢耦合微电网设计提供参考。